음악 해당 분야 최고 1 개 줄기 분리 AI 도구

한 DJ가 라이브 세트를 위해 독특한 매시업을 만들고 싶어합니다. 그는 AI 스템 분리 도구를 사용하여 팝송에서 아카펠라(보컬 트랙)를 추출하고 하우스 비트에서 인스트루멘탈을 추출합니다. 분리된 보컬을 새로운 인스트루멘탈 위에 겹쳐서, 원본 멀티트랙 스튜디오 녹음 파일 없이도 자신의 공연에만 독점적인 맞춤형 고에너지 트랙을 제작할 수 있습니다. 이 과정은 끝없는 창의적인 조합과 시그니처 사운드를 가능하게 합니다.

한 기타리스트가 유명한 기타 솔로를 연습하고 싶어합니다. 그는 원곡을 스템 분리 도구에 업로드하고 기타 트랙을 제거하여 베이스, 드럼, 보컬이 포함된 고품질 반주 트랙을 만듭니다. 이를 통해 그는 밴드의 나머지 부분과 함께 연주하며 현실적인 맥락에서 타이밍과 기술을 향상시킬 수 있습니다. 같은 방법으로 가수는 가라오케 반주 트랙을 만들거나 드러머는 드럼이 없는 노래에 필인을 연습하는 데 사용할 수 있습니다.

한 힙합 프로듀서가 매력적인 드럼 브레이크가 있는 오래된 소울 음반을 발견했습니다. 그는 베이스와 멜로디가 포함된 전체 루프를 샘플링하는 대신, 스템 분리기를 사용하여 드럼 트랙만 분리합니다. 이 깨끗한 드럼 루프는 잘라내고 재배열하여 새로운 비트에 통합할 수 있습니다. 이 기술은 원치 않는 멜로디 요소 없이 클래식한 사운드를 제공하며, 전통적인 샘플링 방법보다 더 많은 창의적 제어를 제공합니다.

한 이벤트 주최자가 파티를 위해 인기 있는 노래의 맞춤형 노래방 버전을 만들어야 합니다. 스템 분리 도구를 사용하여 어떤 노래든 업로드하고 메인 보컬 트랙을 제거하여 깨끗한 반주 버전을 남길 수 있습니다. 이 과정은 미리 만들어진 노래방 파일을 검색하는 것보다 훨씬 빠르고 다재다능하여, 대규모 맞춤형 노래 라이브러리를 신속하게 구축하고 손님들의 특정 노래 요청에 즉시 부응할 수 있습니다.

한 오디오 엔지니어가 시끄러운 심벌즈 소리에 리드 보컬이 가려진 잡음이 많은 라이브 녹음을 복원하고 있습니다. 스템 분리기를 사용하여 드럼 트랙에서 보컬 트랙을 분리할 수 있습니다. 이를 통해 보컬을 방해하는 부분에서만 특정적으로 노이즈 감소를 적용하거나 심벌즈의 볼륨을 줄일 수 있으며, 원본 공연의 무결성에 영향을 주지 않으면서 훨씬 더 선명하고 균형 잡힌 최종 믹스를 얻을 수 있습니다.

한 음악 학생이 복잡한 베이스 라인을 귀로 배우려고 합니다. 그는 스템 분리 도구를 사용하여 노래에서 베이스 트랙을 분리합니다. 다른 악기의 방해 없이 베이스 파트만 따로 들으면 음과 리듬을 정확하게 채보하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 이 방법은 모든 악기의 학습 과정을 가속화하며, 학생들이 작곡의 특정 부분을 집중적으로 분석할 수 있게 해줍니다.